1.iMX6ull SD卡系统和Nandflash系统
2.SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的系统调用过程
3.基于stm32H730的解决方案开发之SD卡的读写调试
4.手把手教你下载SD
5.Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码，基于GTP高速接口，源码提供3套工程源码和技术支持

iMX6ull SD卡系统和Nandflash系统

       ç³»ç»Ÿæºç å’Œç¼–译方法，[参见连接] ( munity.nxp.com/docs/DOC- )其中dtb文件针对LCD或HDMI修改的内容对iSpeaker无影响，不用去修改。我们会使用另外的dtb文件。

        烧写SD方式也不采用这个文档中的方法，直接在linux命令行下如下操作：

        Nandflash使用zImage，dtb文件和SD卡中使用的完全一致。Uboot文件SD中使用的不能用于Nandflash，源码另见。

        烧写Nandflash需要用SD卡系统盘启动，SD卡系统中需要已安装mtd-utils工具。系统启动后能正常看到mtd0~mtd4分区。按照下面步骤操作：

        $ flash_erase /dev/mtd0 0 0

        $ flash_erase /dev/mtd1 0 0

        $ flash_erase /dev/mtd2 0 0

        $ kobs-ng init -x u-boot.imx --search_exponent=1 -v

        $ flash_erase /dev/mtd3 0 0

        $ nandwrite -p /dev/mtd3 zImage

        $ nandwrite -p /dev/mtd3 -s 0x7e imx.dtb

        $ ubiformat /dev/mtd4 -f ubi.img

        其中使用ubi.img文件，在linux主机下制作方法如下：

        使用的根文件系统和SD卡中的根文件系统一样，假设SD卡已插入linux主机usb接口，并将第二个分区挂载与/mnt下，首先在linux主机工作目录下建立文本文件ubifs.cfg，内容如下：

        [ubifs]

        mode=ubi

        image=ubifs.img

        vol_id=0

        vol_type=dynamic

        vol_name=rootfs

        vol_flags=autoresize

        然后执行如下命令：

        $ mkfs.ubifs -x zlib -m -e KiB -c -r /mnt ubifs.img

        $ ubinize -o ubi.img -m -p KiB -s -O ubifs.cfg

SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的系统调用过程

       本文旨在探讨Stable-Diffusion-Webui源代码中的生成调用过程，提供对相关代码段的源码深入解读。首先，系统深入解析的源码nameko 源码分析路径集中在文件 modules/call_queue.py，其中封装了用于实现请求处理的系统函数 wrap_queued_call, wrap_gradio_gpu_call 及 wrap_gradio_call。这些函数用于实现多种类型的源码请求处理，几乎囊括了webui中常见请求。系统

       着重考察了文件 ui.py 中的源码 modules.txt2img.txt2img 函数调用，发现其被封装于 wrap_gradio_gpu_call 中，系统且其调用路径清晰地指向生成的源码核心代码。通过全局搜索定位到关键函数，系统我们能够观察到一个典型的源码绘图执行流程。

       经过多次函数调用与变量追踪，系统最终到达关键步骤：首先，红进源码process_images 函数负责管理当前配置的暂存、覆盖和图像生成任务。而真正实现图像生成的部分位于 process_images_inner 函数，此函数调用一系列复杂的模型操作，最终实现图像从隐空间到像素空间的转换。

       在这一转换过程中，关键函数如 decode_first_stage 负责将模型输出的隐空间表示解码为可视图像。进一步探究，发现其作用于预先训练的VAE模型，将输出转换为人类可读的图像形式。同时，p.sample 的操作则涉及对预测噪声的迭代更新与去除噪声，实现图像的最终生成。

       为了明确这一操作所依赖的库代码，进一步对 decode_first_stage 和 p.sample 的是秒源码执行细节进行了跟踪和验证，明确了它们分别位于 repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/models/diffusion/ddpm.py 和 repositories/k-diffusion/k_diffusion/sampling.py 中的实现路径。

       同时，文中提到了Stable Diffusion项目中集成的安全检查器在Webui版本中的缺失，这一改动是为了允许生成彩色图像。若考虑使用SD-Webui部署AI生成内容服务，建议对生成的图像进行安全检查，以防范潜在风险。

       总结，本文通过对Stable-Diffusion-Webui源代码的详细解析，揭示了生成的主要逻辑和关键技术路径。这些见解将为个人自定义Webui开发提供宝贵的参考，旨在提升项目的实用性与安全可靠性。

基于stmH的解决方案开发之SD卡的读写调试

       在嵌入式系统领域，SD卡存储功能是不可或缺的。然而，泛科技源码这一功能的实现并非易事，因为它涉及两个复杂且关键的方面：文件系统和SD卡底层驱动。文件系统的复杂度和多接口的驱动层都带来了巨大的挑战，两者的集成更是容易出现各种问题。在面对这一挑战时，经过深入研究和反复调试，我总结出了一系列的解决策略。

       为了定位可能的问题所在，我首先从硬件层面入手。使用简单的GPIO操作代码来逐一验证各I/O口是否正常工作。通过万用表测量I/O口，如果发现不通，需要进一步检查硬件设备。

       在确认硬件没有问题后，接下来的买溯源码关键是验证SD卡能否被正确识别。这部分源码设计较为复杂，需要精心组织和调试。通过编写代码来检查SD卡的读写能力，排除了文件系统层的影响，确保SD卡正常工作。

       完成上述步骤后，我将重点转向文件系统的调试。文件系统的复杂性要求对每一层的细节有深入的理解，并能定位到具体出现问题的环节。在这一阶段，需要对相关知识进行全面掌握，并对问题进行深入分析。

       通过上述方法，我能够逐步排查问题，最终成功定位并解决了在SD卡读写调试过程中遇到的难题。在处理复杂问题时，化繁为简的策略以及对专业知识的熟练掌握起到了关键作用。这次经历不仅提升了我的问题解决能力，也加深了我对嵌入式系统开发的理解。

手把手教你下载SD

       Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像生成模型，可以用于生成高质量的图像和艺术作品。以下是在本地计算机上安装Stable Diffusion的步骤：

       准备一台具有足够内存和存储空间的计算机，并安装Python和pip环境。

       下载Stable Diffusion的代码库，可以通过git clone命令或直接下载源代码进行安装。

       安装Stable Diffusion所需的依赖项，可以使用pip命令进行安装。下载和安装Stable Diffusion所需的预训练模型，可以从官方提供的链接或第三方模型库中下载。

       配置Stable Diffusion的参数文件，包括输入和输出尺寸、迭代次数、步长等。

       在命令行中运行Stable Diffusion的脚本文件.

       其中，参数文件中需要根据实际情况进行设置，包括模型名称、类型、设备、保存图像、迭代次数、图像尺寸等。同时，需要指定预训练模型的路径和日志文件夹的路径。

Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码，基于GTP高速接口，提供3套工程源码和技术支持

       Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码，基于GTP高速接口，提供3套工程源码和技术支持

       前言

       本文介绍了如何使用FPGA实现SDI视频的编解码，提出了两种实现方案：一是使用专用编解码芯片，优点是简单，但成本较高；二是使用FPGA逻辑资源实现，合理利用了FPGA资源，但操作难度较大。本方案提供了硬件开发板、工程源码等资源，适用于Xilinx系列FPGA的Artix7低端系列。

       工程概述

       基于Xilinx的Artix7系列FPGA开发板，实现SDI视频编解码，支持输入3G-SDI相机或HDMI转3G-SDI盒子，支持自适应输入HD/SD/3G-SDI格式。SDI视频经过Gva芯片转换为差分信号，通过GTP高速接口进行解串，使用Xilinx的SMPTE SDI IP核解码，并输出BT视频。对于RGB视频，本设计提供两种输出方式：一种是通过HDMI发送模块输出到HDMI显示器；另一种是通过RGB转BT模块后，使用SMPTE SDI IP核编码输出SDI视频。

       针对不同需求，提供了三种工程源码：一种是不使用缓存的HDMI输出方案，适用于低延时场景；另一种是使用缓存的HDMI输出方案，适用于需要视频缓存的场景；最后一种是使用缓存的SDI输出方案，适用于SDI转SDI的场景。每种方案都有详细的工程源码和Block Design设计。

       为了帮助读者理解和移植工程，还提供了详细的移植说明和上板调试验证步骤。此外，本博客还提供了SDI视频编解码的专栏链接，包括基于GS/GS的方案、基于GTP/GTX资源的方案，以及针对Kintex、Zynq系列FPGA的应用案例。

       为了满足不同用户的需求，本博客还提供了工程代码的获取方式，以及针对不同场景的解决方案。同时，为了提供更丰富和个性化的服务，本博主还提供了额外的服务选项，以适应不同用户的具体需求。